## GOAL PROGRAMMING SEBAGAI DECISION SUPPORT SYSTEM TINGKAT KESEHATAN BANK PT BANK BUKOPIN, TBK

## Aprillia Sintya Dewi
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jember aprilliariyadi@gmail.com

## Hadi Paramu
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jember hadi.feb@unej.ac.id

## Tatok Endhiarto
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jember

## tiktok@yahoo.co.id
Abstract:  This  research  aimed  to  analyze  the  changes  in  several objective priorities as the banking targets in the decision making process. The  research  applied  goal  programming  model  and  based  on  the experiments on the financial data or ratios. The objective functions of the research were the ratios used to asses bank health level, namely: capital, Capital  Adequacy  Ratio  (CAR),  asset  quality,  Return  on  Assets  (ROA), Return  on  Equity  (ROE),  Net  Interest  Margin  (NIM),  Operational  Cost compared to Operating Income (BOPO) and Loan to Deposit Ratio (LDR). Results show that only capital and LDR targets achieved predominantly on  a  variety  of  priority  setting.  While  the  targets  of  CAR,  asset  quality, ROE,  and  NIM  are  not  achieved  predominantly  on  a  variety  of  priority setting.
Keywords: Capital, CAR, Asset Quality, ROA,ROE, NIM, BOPO, LDR, Financial Health Level.
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  perubahan beberapa  prioritas  tujuan  yang  menjadi  target  perbankan  dalam  upaya pengambilan keputusan. Penelitian dengan model goal programming ini menggunakan rancangan penelitian berbasis eksperimen yaitu penelitian yang dilakukan dengan percobaan atau eksperimen terhadap data atau rasio-rasio  keuangan.  Fungsi  tujuan  dalam  penelitian  ini  merupakan rasio-rasio yang digunakan untuk menilai tingkat kesehatan bank,  yaitu: capital, CAR ,  asset  quality, ROA,  ROE,  NIM,  BOPO,  dan  LDR . Berdasarkan hasil analisis, hanya target capital dan LDRyang tercapai secara  dominan  pada  berbagai setting prioritas . Sedangkan  target yang tidak tercapai secara dominan pada berbagai setting prioritas yaitu target CAR, asset quality , ROE , dan NIM.
Kata Kunci: Capital , CAR, Asset Quality, ROA, ROE, NIM, BOPO, LDR, Tingkat Kesehatan Keuangan.

## Pendahuluan
Bank memiliki peran yang sangat penting dalam masyarakat. Bank memiliki beberapa fungsi, salah satunya yaitu sebagai sumber dana bagi pihak yang kekurangan dana  ( defisit  unit )  dan  sebagai  tempat  penyimpanan  uang  bagi  pihak  kelebihan  dana
( surplus unit ). Selama 7 tahun (2006-2012), jumlah bank dan jumlah kantor cabang yang berdiri di Indonesia terus mengalami kenaikan. Pendirian bank yang semakin meningkat tersebut  menciptakan  iklim persaingan antar bank  yang sangat ketat.  Setiap bank akan berlomba-lomba  mendapatkan  kepercayaan  dari  masyarakat  salah  satunya  dengan memberikan informasi mengenai tingkat kesehatan bank (Dahlan, 2005). Penilaian tingkat kesehatan bank menjadi tolak ukur masyarakat dalam memilih bank manakah yang mampu mengelola dananya dengan baik. Grafik berikut ini menggambarkan perkembangan bank di Indonesia sejak tahun 2006 hingga tahun 2012.

## Gambar 1. Perkembangan Bank Umum Swasta Nasional (BUSN)-Devisa

## Sumber: Laporan Pengawasan Perbankan Bank Indonesia Tahun 2006-2012
Jika dilihat dari peran perbankan  yang sangat strategis tersebut, maka kesehatan dan stabilitas perbankan menjadi sesuatu yang sangat vital. UU No.21 Tahun 2011 tentang Otoritas Jasa Keuangan (OJK), menyebutkan bahwa OJK secara resmi mengawasi kinerja seluruh bank yang ada di Indonesia atau dengan kata lain mengambil alih tugas perbankan yang  selama  ini  dilakukan  BI.  UU  No.21  Tahun  2011  tentang  OJK,  Peraturan  dan Pengawasan Bank menjelaskan bahwa bank wajib memberikan informasi dalam bentuk laporan data keuangan kepada Bank Indonesia sebagai informasi umum baik bagi Bank Indonesia,  OJK,  pihak  bank  terkait,  hingga  para  investor  yang  ingin  menanamkan sahamnya (Harmono, 2011). Kasmir (2008:41) mengemukakan bahwa tingkat kesehatan bank  dapat  diartikan  sebagai  kemampuan  suatu  bank  untuk  melakukan  kegiatan operasional perbankan secara normal dan mampu memenuhi semua kewajibannya dengan baik dengan cara-cara yang sesuai dengan peraturan perbankan yang berlaku.
Perkembangan  tingkat  kesehatan  PT  Bank  Bukopin,  Tbk  dalam  kurun  waktu  9 tahun (2006-2014) menunjukkan bank tersebut berada pada tingkat kurang sehat, terutama pada  aspek Net  Interest  Margin (NIM)  dan Return  On  Equity (ROE).  Selama  9  tahun terakhir,  tingkat  NIM  dan  ROE  PT  Bank  Bukopin,  Tbk  dalam  kondisi  menurun.  Artinya,
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 35 33 32 35 36 36 36 4395 4673 5175 5655 6608 7209 7647 Jumlah Bank Jumlah Kantor
kemampuan  PT  Bank  Bukopin  dalam  mengelola  asset  produktif  masih  rendah.  Kondisi ROE dan NIM PT Bank Bukopin, Tbk tergambar pada grafik di bawah berikut.

## Gambar 2. Perkembangan ROE dan NIM PT Bank Bukopin, Tbk
Sumber: Laporan Keuangan PT Bank Bukopin, Tbk Tahun 2006-2014
Berpedoman dari gambaran kondisi PT Bank Bukopin, Tbk diatas, pihak manajer seharusnya  melakukan  perencanaan  keuangan  terutama  aspek  keuangan  yang berhubungan  dengan  tingkat  kesehatan  bank.  Pada  dasarnya,  kendala-kendala  yang muncul  tersebut  merupakan  tujuan  atau  prioritas  yang  saling  berbenturan  akibat  tidak adanya perencanaan keuangan dari penyimpangan yang mungkin terjadi. Oleh karena itu, adanya penelitian ini diharapkan dapat menunjukkan setting prioritas terbaik dalam aspek keuangan melalui pendekatan goal programming.
Berdasarkan uraian yang telah dijelaskan, artikel bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis tujuan minimisasi penyimpangan dari tingkat kesehatan bank dengan adanya kendala-kendala  di  bank  tersebut  melalui  pendekatan goal  programming. Kedua,  untuk mengetahui  dan  menganalisis  simulasi  tujuan  melalui  pendekatan goal  programming dengan aspek capital, asset, earning, dan liquidity dapat memenuhi ketercapaian tingkat kesehatan  perbankan.  Ketiga,  untuk  menganalisis  tingkat  sensitivitas  kesehatan  bank terhadap perubahan prioritas kinerja keuangan perbankan.

## Metodologi
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  percobaan  atau eksperimen  terhadap data  yang terdapat  pada  laporan  keuangan  PT.  Bank  Bukopin,  Tbk.  Jenis  penelitian  ini  bersifat kuantitatif  dengan  metode  deskriptif  dan  menggunakan  pendekatan goal  programming . Jenis data yang digunakan adalah data sekunder berupa data laporan keuangan tahunan yang dipublikasikan PT Bank Bukopin, Tbk melalui website www.idx.co.id selama periode 2006-2014. Data tersebut akan dilanjutkan pada tahap analisis data dengan menggunakan
0.000 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 ROE 20.892 21.279 19.701 16.206 19.706 19.762 19.389 18.521 12.894 NIM 4.339 4.362 5.022 4.111 4.201 4.374 4.567 4.056 3.574 dalam satuan (%)
program Microsoft  Excel .  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  goal  programming melalui empat tahapan, diantaranya yaitu penentuan formulasi model goal programming , analisis  prioritas,  analisis  perubahan  prioritas,  dan  analisis  sensitivitas  (Hillier  dan Lieberman, 1994).
Metode  analisis  data  pada  penelitian  ini  terbagi  dalam  empat  tahapan.  Berikut tahapan  pertama  yaitu  formulasi  fungsi  tujuan  dan  fungsi  kendala  melalui goal programming.
Formulasi fungsi tujuan
Minimumkan ∑ di + +di _ m i=1
Dimana:
d +
: mempresentasikan penyimpangan dibawah target (tujuan)
𝑑 _ : mempresentasikan penyimpangan diatas target (tujuan)
i : urutan konstrain, mulai dari 1, 2, 3, ... Formulasi fungsi kendala CAR = Modal / ATMR x 100% = (X1/X3) X 100%) + d − ₁ − d + ₁ = a
Capital = Modal Inti / ATMR x 100%
= (X2/X3) X 100% + d − ₂ − d + ₂ = b
Asset Quality  = Aset Produktif yg diklasifikasikan/Aset Produktif x 100%
= (X4/X5) X 100% + d − ₃ − d + ₃ = c ROA = Laba Sebelum Pajak / Rata-rata Total Aset x 100%
= (X6/X7) X 100% + d − ₄ − d + ₄ = d ROE = Laba Setelah Pajak / Rata-rata Modal Inti x 100%
= (X8/X9) X 100% + d − ₅ − d + ₅ = e NIM = Pendapatan Bunga Bersih/Rata-rata Aset Produktif  x 100%
= (X10/X11) X 100% + d − ₆ − d + ₆ = f BOPO
= Beban Operasional / Pendapatan Operasional = (X12/X13) X 100% + d − ₇ − d + ₇ = g LDR
= Kredit/ Dana Pihak Ketiga = (X14/X15) X 100% + d − ₈ − d + ₈ = h
Tahap Kedua yaitu tahap analisis atau simulasi prioritas untuk memperoleh hasil (nilai) dari variabel keputusan dalam simulasi-simulasi yang ada. Setiap set prioritas yang telah ditetapkan akan diperoleh satu set hasil (Kamila, 2006). Berbagai set hasil tersebut akan  divalidasi  dengan  laporan  keuangan  pada  tahun  2014.  Set  hasil  dikatakan  valid
apabila hasil yang memiliki nilai variabel keputusannya mendekati dengan nilai aktual, atau sama dengan nilai aktual.
Tahap ketiga yaitu analisis perubahan prioritas untuk menganalisis simulasi prioritas yang  dibuat  dari  model-model  sebelumnya,  dimana  hasil  dari  simulasi  prioritas  tersebut dipilih model prioritas yang mendekati data perusahaan. Terdapat delapan simulasi yang akan diformulasi dan memberikan hasil mengenai prioritas keuangan perusahaan manakah yang akan tercapai dan yang tidak tercapai serta apakah tujuan-tujuan yang ingin dicapai perusahaan  mempunyai  sifat  yang  sensitif  terhadap  perubahan  urutan  prioritasnya  atau tidak. Setelah itu, dari beberapa set hasil yang ada, maka akan didapatkan penentuan set prioritas tujuan terbaik sebagai output dari proses analisis goal programming .
Tahap keempat yaitu analisis sensitivitas. Tahap ini adalah tahapan terakhir yang dimaksudkan  untuk  mengetahui  sejauh  mana  perubahan  nilai  RHS  dari  simulasi  yang dianggap terbaik dapat dilakukan tanpa menggangu optimalitas yang ada. Selain itu juga memberikan informasi mengenai strategi peningkatan atau penurunan yang layak dilakukan pihak perbankan untuk mencapai tingkat kesehatan bank yang diharapkan.

## Hasil dan Pembahasan
Formulasi Model Goal Programming
Ruang lingkup analisis data dalam penelitian ini yaitu mengaplikasikan model goal programming yang  dibagi  menjadi  empat  langkah.  Langkah  pertama  yaitu  membuat formulasi model goal programming yang terdiri dari fungsi tujuan, fungsi kendala tujuan dan fungsi kendala teknis. Model ini merupakan formulasi yang didasarkan pada rekening- rekening yang ada di dalam laporan keuangan dan merupakan tolak ukur penilaian tingkat kesehatan bank pada PT Bank Bukopin, Tbk.

## Tabel 2. Formulasi Fungsi Tujuan
Tujuan Keuangan Simbol Keterangan Menghindari penyimpangan dibawah target Capital d - Underachivement Menghindari penyimpangan dibawah target CAR d - Underachivement Menghindari penyimpangan diatas target Asset Quality d + Overahievement Menghindari penyimpangan dibawah target ROA d - Underachivement Menghindari penyimpangan dibawah target ROE d - Underachivement Menghindari penyimpangan dibawah target NIM d - Underachivement Menghindari penyimpangan diatas target BOPO d + Overahievement
Tujuan Keuangan Simbol Keterangan Menghindari penyimpangan diatas target LDR d + Overahievement

## Sumber: Laporan Keuangan PT Bank Bukopin, Tbk
Penentuan batas penyimpangan target d + dan d - ditentukan berdasarkan pada sifat  masing-masing  rasio  keuangan  yang  digunakan,  apakah  suatu  rasio  keuangan tersebut lebih baik bernilai lebih besar atau lebih baik kecil. Berikut Tabel 2 menjelaskan Formulasi  dari  Fungsi  Tujuan  berdasarkan  tujuan  dari  tingkat  kesehatan  perbankan sesuai dengan Standar Ketentuan Bank Indonesia dan penetapan penyimpangan untuk masing-masing rasio yang telah disebutkan sebelumnya, maka fungsi tujuannya dapat diformulasikan sebagai berikut:
Min Zj = 1 P ₁ d ₁ - + 1 P ₂ d ₂ - + 1 P ₃ d ₃ + + 1 P ₄ d ₄ - + 1 P ₅ d ₅ - + 1 P ₆ d ₆ - + 1 P ₇ d ₇ + + 1 P ₈ d ₈ +
Formulasi fungsi kendala yang terdapat pada goal programming ada dua, yaitu fungsi  kendala  tujuan  ( goal  constraint  function )  dan  fungsi  kendala  teknis  ( technical constraint function ). Fungsi kendala yang pertama adalah fungsi kendala tujuan ( goal constraint function ) merupakan suatu turunan dari perhitungan nilai rasio dari laporan keuangan PT. Bank Bukopin, Tbk periode tahun 2006 hingga tahun 2014. Angka Right Hand Side (RHS) dalam fungsi kendala adalah angka yang diperoleh dari rata-rata rasio keuangan pada  tahun  2006  hingga  tahun  2014  sebagai  target  dalam  fungsi  kendala tujuan.

## Tabel 3. Rekapitulasi Perhitungan Rasio-Rasio Keuangan
Tahun CAR Capital Asset Quality ROA ROE NIM BOPO LDR 2006 0,157 0,142 0,017 0,014 0,208 0,043 0,692 0,837 2007 0,128 0,116 0,021 0,015 0,212 0,043 0,661 0,855 2008 0,112 0,104 0,031 0,016 0,197 0,050 0,687 0,963 2009 0,143 0,135 0,019 0,014 0,162 0,041 0,711 0,998 2010 0,118 0,112 0,021 0,014 0,197 0,042 0,725 0,865 2011 0,127 0,121 0,022 0,016 0,197 0,043 0,659 0,924 2012 0,163 0,120 0,021 0,016 0,193 0,045 0,658 0,898 2013 0,151 0,116 0,018 0,017 0,185 0,040 0,636 0,912 2014 0,142 0,116 0,020 0,012 0,128 0,035 0,729 0,881 Mean 0,138 0,121 0,022 0,015 0,187 0,043 0,684 0,904
Sumber: Data Diolah
CAR (X1/X3) + d1 - - d1 + = 0,13820 X1 + d1 - - d1 + = 0,13820 X3
X1 – 0,13820 X3 + d1- - d1+  = 0 .............................................(1)
Capital (X2/X3) + d2 - - d2 + = 0,12076 X2 + d2 - - d2 + = 0,12076 X3
X2 – 0,12076 X3 + d2- - d2+  = 0 ..............................................(2)
Asset Quality (X4/X5) + d3 - - d3 + = 0,02172 X4 + d3 - - d3 + = 0,02172 X5
X4 – 0,02171 X5 + d3- - d3+  = 0 ..............................................(3) ROA (X6/X7) + d4 - - d4 + = 0,01526 X6 + d4 - - d4 + = 0,01526 X7
X6 – 0,01525 X7 + d4- - d4+  = 0 ..............................................(4) ROE (X8/X9) + d5 - - d5 + = 0,18706 X8 + d5 - - d5 + = 0,18706 X9
X8 – 0,18706 X9 + d5- - d5+  = 0 ..............................................(5) NIM (X10/X11) + d1 - - d1 + = 0,04290
X10 + d1 - - d1 + = 0,04920 X11 X10 – 0,0492 X11 + d1- - d1+  = 0.............................................(6) BOPO (X12/X13) + d7 - - d7 + = 0,68411
X12 + d7 - - d7 + = 0,68411 X13 X12 – 0,6841 X13+ d1-- d1+    = 0 ..............................................(7) LDR (X14/X15) + d8 - - d8 + = 0,904
X14 + d8 - - d8 + = 0,904 X15
X14 – 0,904 X15 + d8- - d8+    = 0 ..............................................(8)
Selain fungsi kendala tujuan, fungsi kendala yang kedua adalah fungsi kendala teknis  ( technical  constraint  function )  yaitu  fungsi  kendala  yang  diturunkan  untuk koefisien tiap variabel yang ditentukan nilainya dengan nilai Right Hand Side (RHS). Nilai Right Hand Side (RHS) pada fungsi kendala  teknis yang diperoleh dari nilai variabel keuangan pada tahun terakhir yaitu data pada tahun 2014. Fungsi kendala teknis dapat diformulasikan  dengan  menggunakan  data  periode  ditahun  terakhir  yaitu  tahun  2014
yang menjadi  nilai pada technical constraint dan menjadi  nilai  RHS. Adapun nilai  15 technical constraint tersebut adalah sebagai berikut:
X1 = 6.896.811......................................................................................... (9) X2 = 5.636.787........................................................................................ (10) X3 = 48.551.547.....................................................................................  (11) X4 =1.403.942......................................................................................... (12) X5 =69.209.940......................................................................................  (13) X6 = 80.927............................................................................................  (14) X7 = 6.587.606.......................................................................................  (15) X8 = 60.567............................................................................................  (16) X9 = 469.732..........................................................................................  (17) X10 = 206.117...........................................................................................   (18) X11 = 5.767.495........................................................................................   (19) X12 = 2.494.466........................................................................................   (20) X13 = 3.418.205........................................................................................   (21) X14 = 55.262.577......................................................................................   (22) X15 = 62.686.944......................................................................................   (23)
Satu technical  constraint lainnya  menunjukkan  adanya  keseimbangan  dalam neraca atau yang berkaitan dengan persamaan akuntansi yaitu a = h + m. Simbol a = total aset,  simbol  h  =  hutang  dan  simbol  m  =  modal.  Bentuk  formulasi technical  constraint adalah sebagai berikut: Dimana nilai X16 diperoleh dari persamaan akuntansi pada fungsi kendala yaitu:
X3 + X4 + X5 – X1 – X2 = X16.
Persamaan yang dihasilkan tersebut dapat diketahui untuk nilai Hutang Jangka Panjang  (X16)  sebesar  64.614.186  (laporan  keuangan  tahun  2014).  Adapun  nilai technical constraint yang baru untuk variabel X16 adalah:
X16 =  64.614.186 ............................................................................... (24) Bentuk persamaan dalam keseimbangan ( balance ) dalam neraca adalah:
X3 + X4 + X5=X1+X2
Selanjutnya persamaan tersebut diubah menjadi: X3+X4+ X5 – X1 – X2=0 .................................................................... (25)

## Analisis Simulasi/Prioritas
Tahap  kedua  yaitu  tahap  analisis  atau  simulasi  prioritas  yang  dilakukan  untuk memperoleh  hasil  (nilai)  dari  variabel  keputusan  dalam  model-model  yang  ada.  Hasil analisis dalam penelitian ini menunjukkan bahwa set hasil yang diperoleh dari delapan model  simulasi goal  programming hanya  empat  simulasi  dikatakan  valid.  Keempat
simulasi tersebut diantaranya yaitu simulasi ketiga, simulasi keempat, simulasi keenam dan simulasi  kedelapan.  Validasi  data  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  nilai  variabel keputusan  yang  dihasilkan  dalam  model  simulasi  tidak  berubah  atau  bernilai  sama dengan nilai aktualnya dan perubahan nilai yang terjadi masih sesuai dengan tujuan tingkat kesehatan perbankan serta nilai solusi tidak bernilai nol.
Keempat  simulasi  yang  valid  selanjutnya  memasuki  tahap  analisis  prioritas  dari beberapa  tujuan  yang  menjadi  target  perusahaan.  Berikut  Tabel  4  mengenai  hasil ketercapaian  prioritas  pada  simulasi  ketiga,  simulasi  keempat,  simulasi  keenam  dan simulasi kedelapan.
Tabel 4. Hasil Ketercapaian Prioritas
Tujuan Simulasi 3 Simulasi 4 Simulasi 6 Simulasi 8 Prioritas Capaian Prioritas Capaian Prioritas Capaian Prioritas  Capaian Capital 3 A 4 A 6 A 8 NA (d - ) CAR 4 NA (d+) 5 NA (d+) 7 A 1 NA (d+) Asset Quality 5 NA (d - ) 6 A 8 NA (d-) 2 NA (d+) ROA 6 A 7 A 1 NA (d+) 3 NA (d - ) ROE 7 A 8 NA (d+) 2 NA (d+) 4 NA (d+) NIM 8 NA (d+) 1 A 3 NA (d - ) 5 NA (d+) BOPO 1 A 2 NA (d - ) 4 NA (d+) 6 A LDR 2 A 3 A 5 NA (d+) 7 A Sumber: Data Diolah
Keterangan:
A = Achievement (tujuan tercapai)
NA = Non achievement (tujuan tidak tercapai)
d+ = Penyimpangan diatas target
d- = Penyimpangan dibawah target
Hasil  dari  analisis  prioritas  menggambarkan  bahwa  hanya  simulasi  ketiga  dan keempat merupakan set prioritas terbaik dari empat prioritas yang ada. Hal tersebut dapat dilihat pada simulasi ketiga, variabel Capital, Return on Asset, Return on Equity, BOPO dan Loan to Deposit Ratio tercapai dan hanya tiga variabel yang tidak tercapai namun masih sesuai dengan  tujuan perbankan. Begitu pula pada simulasi keempat,  lima dari delapan tujuan  perusahaan tercapai, sedangkan  tiga tujuan  yang  lainnya  yaitu Capital Adequacy
Ratio,  Return  On  Equity dan  BOPO  tidak  tercapai  namun  masih  sesuai  dengan  tujuan perusahaan.
Tahap  akhir  yang  dilakukan  dalam  analisis  data  dengan  melakukan perbandingan pada setiap set prioritas yang telah diperoleh melalui ketiga tahap diatas yaitu  memilih  simulasi  terbaik.  Penentuan  set  prioritas  tujuan  terbaik  akan  diketahui pada tahap yang terakhir ini, sehingga tahap ini adalah tahap yang menghasilkan output. Berikut rekapitulasi tujuan yang tercapai dalam Tabel 5.

## Tabel 5. Rekapitulasi Tujuan yang Tercapai
Simulasi Ke- Banyaknya Tujuan yang Tercapai  Banyaknya Tujuan yang Tidak Tercapai 1 3 5 2 4 4 3 5 3 4 5 3 5 2 6 6 2 6 7 4 4 8 2 6

## Sumber: Data Diolah
Berdasarkan  Tabel 5 dapat diketahui hasil simulasi  terbaik dalam model goal programming berdasarkan  kriteria  banyaknya  prioritas  tujuan  yang  tercapai,  yaitu Simulasi 3 dan Simulasi  4. Kedua simulasi tersebut masuk ke dalam kriteria pertama dalam  penentuan priority  setting terbaik  yang  merupakan  set  prioritas  yang  paling banyak  mencapai  tujuan  dari  target  perusahaan  dan  urutan  prioritas  terbaik  yang dihasilkan dalam penelitian model goal programming ini.
Kriteria kedua yang menjadi acuan selanjutnya mengarah pada simulasi 4 yang dapat  dilihat  dari  hasil  variabel  keputusan.  Simulasi  4  menunjukkan  nilai    variabel keputusan  yang  hampir  sama.  Seperti  yang  dijelaskan  pada  Tabel  4  mengenai  hasil ketercapaian  prioritas,  terdapat  tiga  variabel  yang  tidak  tercapai  namun  masih menunjukkan nilai yang sesuai dengan target. Ketiga tujuan yang tidak tercapai yaitu Capital  Adequacy  Ratio, Return On Equity dan BOPO.
b. Variabel Keputusan Pada Simulasi Terbaik
Dari  hasil  analisis  data  diperoleh  simulasi  ketiga  dan  keempat  menjadi  simulasi terbaik dan masuk kedalam kriteria pertama penentuan priority setting yang merupakan set  prioritas  paling  banyak  mencapai  tujuan  dari  target  perusahaan.  Tabel  6  pada halaman  berikutnya  menjelaskan  mengenai  rekapitulasi  nilai  variabel  keputusan  dari simulasi ketiga dan keempat yang menjadi priority setting terbaik.

## Tabel 6. Rekapitulasi Nilai Variabel Keputusan
Tujuan Standar Ketentuan Bank Indonesia Nilai Variabel Keputusan Skor Penilaian Kesehatan Bank Predikat Ket. Simulasi 3 Predikat Simulasi 4 Predikat CAR CAR  12% PK-1 Sangat Sehat 14,025% PK-1 14,205% PK-1 9%  CAR < 12% PK-2 Sehat 8%  CAR < 9% PK-3 Cukup Sehat 6% < CAR < 8% PK-4 Kurang Sehat CAR  6% PK-5 Tidak Sehat Capital Capital  12% PK-1 Sangat Sehat 12,276% PK-1 20,041% PK-1 9%  Capital < 12% PK-2 Sehat 8%  Capital < 9% PK-3 Cukup Sehat 6% < Capital < 8% PK-4 Kurang Sehat Capital  6% PK-5 Tidak Sehat
Asset
Quality Asset Quality < 5% PK-1 Sangat Sehat 1,558% PK-1 4,971%, PK-1 5% < Asset Quality 
8%
PK-2 Sehat 8% < Asset Quality  12% PK-3 Cukup Sehat Asset Quality  12%  PK-4 Kurang Sehat ROA ROA > 1,5% PK-1 Tidak Sehat 1,526% PK-1 1,526% PK-1 1,25%  <  ROA  1,5% PK-2 Sehat
Tujuan Standar Ketentuan Bank Indonesia Nilai Variabel Keputusan Skor Penilaian Kesehatan Bank Predikat Ket. Simulasi 3 Predikat Simulasi 4 Predikat 0,5%  <  ROA  1,25% PK-3 Cukup Sehat 0% < ROA  0,5% PK-4 Kurang Sehat ROA  0% PK-5 Tidak Sehat ROE ROE > 15% PK-1 Sangat
Sehat
12,894% PK-2 16,381%,  PK-1 12,5%  <  ROE  15% PK-2 Sehat 5% < ROE  12,5%  PK-3 Cukup Sehat 0% < ROE  5% PK-4 Kurang Sehat ROE  0% PK-5 Tidak Sehat NIM NIM > 3% PK-1 Sangat Sehat
4,981% PK-1
4,291% PK-1 2% < NIM  3% PK-2 Sehat 1,5% < NIM  2% PK-3 Cukup Sehat 1% < NIM  1,5% PK-4 Kurang Sehat NIM  1% PK-5 Tidak Sehat BOPO BOPO  94% PK-1 Sangat Sehat 95,771% PK-3 95,356% PK-3 94%  <  BOPO  95% PK-2 Sehat 95%  <  BOPO  96% PK-3 Cukup Sehat
Tujuan Standar Ketentuan Bank Indonesia Nilai Variabel Keputusan Skor Penilaian Kesehatan Bank Predikat Ket. Simulasi 3 Predikat Simulasi 4 Predikat 96%  <  BOPO  97% PK-4 Kurang Sehat LDR LDR  75% PK-1 Sangat Sehat 89,282% PK-3 71,995% PK-1 75% < LDR  85% PK-2 Sehat 85% < LDR  100%  PK-3 Cukup Sehat 100%  <  LDR  120% PK-4 Kurang Sehat LDR > 120% PK-5 Tidak Sehat
Sumber: Data Diolah

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan mengenai model goal programming sebagai decision  support  system tingkat  kesehatan  bank  PT.  Bank  Bukopin,  Tbk  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1)  Tujuan prioritas yang dapat dipertimbangkan oleh PT. Bank Bukopin, Tbk adalah sebanyak delapan prioritas berdasarkan capital , CAR, asset quality, ROA, ROE, NIM, BOPO dan LDR.
2)  Target  yang  tercapai  pada  berbagai setting prioritas  secara  dominan  yaitu menghindari penyimpangan dibawah target Capital dan menghindari penyimpangan  diatas  target  LDR . Sedangkan  target  yang  tidak  tercapai  pada berbagai setting prioritas  secara  dominan  yaitu  tujuan  menghindari penyimpangan dibawah  target CAR , tujuan menghindari  penyimpangan diatas target Asset Quality, tujuan menghindari penyimpangan dibawah target ROE dan tujuan menghindari penyimpangan dibawah target NIM (Saputra, 2008) .
3)  Delapan simulasi yang telah dianalisis, maka diperoleh dua simulasi yang menjadi priority terbaik berdasarkan tingkat validitas dan tingkat ketercapaian tujuan. Kedua simulasi tersebut yaitu simulasi ketiga dan simulasi keempat. Namun, apabila dilihat dari tingkat penyimpangan yang terjadi pada kedua simulasi tersebut, maka simulasi keempatlah  yang  menjadi  set  prioritas  terbaik  sebagai  pertimbangan  untuk membuat perencanaan keuangan ditahun berikutnya.

## Saran
Berdasarkan dengan metode analisis, hasil penelitian dan simpulan yang telah dilakukan, maka bebera pasaran yang dapat diajukan sebagai berikut:
1)  Manajer perbankan sebagai financial desicion support system seharusnya dapat menganalisis  dan  menyelesaikan  problema  yang  terlihat  dari  fenomena  dan berbagai permasalahan yang kompleks dan  memutuskan ketercapaian target dari beberapa tujuan perbankan yang saling berbenturan dengan menggunakan model goal  programming sebagai decision  support  system tingkat  kesehatan bank.
2)  Pihak akademisi sebagai peneliti selanjutnya seharusnya dapat  menguji secara empiris  terhadap output dari model goal  programming yaitu hasil  analisis atau simulasi yang  memberikan  informasi  tentang set prioritas. Beberapa simulasi yang dibuat dapat menjadi pilihan set prioritas yang terbaik oleh decision maker yaitu  dengan  cara  melihat  tujuan  manakah  yang  paling  banyak  tercapai  dan keputusan manakah  yang  terbaik  melalui  model goal programming. Model goal programming tersebut  dapat  digunakan  pihak  akademisi  sebagai  model  analisis dalam decision support system untuk mencapai hasil yang optimal dalam sebuah penelitian.

## Daftar Referensi
Bursa  Efek  Indonesia.  2015. Indonesia  Stock  Exchange .  http://www.idx.co.id/id- id/beranda/perusahaantercatat/laporankeuangandantahunan.aspx [12 Juli 2015].
Dahlan, Siamat. 2005. Kebijakan Moneter dan Perbankan Edisi 1 . Jakarta : Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Kamila, Eli. 2006. Penerapan Metode Linier Goal Programming Dalam Pengaturan Komposisi Ransum Sapi Perah Sebagai Upaya Penurunan Biaya Produksi. Skripsi . Malang:Universitas Muhammadiyah Malang.
Harmono.  2011.  Manajemen  Keuangan  Berbasis  Balanced  Scorecard  PendekatanTeori, Kasus, dan Riset Bisnis Edisi 1. Jakarta : Bumi Aksara.
Hillier,  F.,  dan  Lieberman,  G.  1994. Pengantar  Riset  Operasi  Jilid  1  Edisi  Kelima .  Jakarta: Erlangga.
Ikatan Akuntan Indonesia. 2007. Standar Akuntansi Keuangan . Jakarta: Salemba Empat
Kasmir. 2008. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. Jakarta : PT Raja Grafindo Persada.
Paramu, Hadi., dan Fathorrozi, M. 2006. Penentuan Setting Prioritas Pengembangan Industri Kopi  Biji  Di  Indonesia. Jurnal  Manajemen  Teori  dan  Terapan. Jember:  Universitas Jember. 4 (1): 1-15.
Peraturan  Bank Indonesia  (PBI)  Nomor  13/1/PBI/2011  tentang  Penilaian  Tingkat  Kesehatan Bank Umum
Saputra, Randy Dwi.  2008.  Asset  and  Liability  Management  pada  PT.  Aneka  Tambang,  Tbk dan  PT.  ATPK  Ressources,  Tbk.  Tidak  Dipublikasikan.  Skripsi.  Jember:  Universitas Jember.
Surat  Edaran  Bank  Indonesia  (SE  BI)  No.13/  24/DPNP/2011  Kepada  Semua  Bank  Umum Konvensional Di Indonesia Perihal Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum.